Analisis Algoritma Interpolasi Bilinear Dan Tetrahedral Dengan Pca Modeling Pada Head Related Transfer Function
| Main Author: | Naufal, Irfan |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://kc.umn.ac.id/4915/4/HALAMAN%20AWAL.pdf http://kc.umn.ac.id/4915/6/BAB%20I.pdf http://kc.umn.ac.id/4915/7/BAB%20II.pdf http://kc.umn.ac.id/4915/8/BAB%20III.pdf http://kc.umn.ac.id/4915/2/BAB%20IV.pdf http://kc.umn.ac.id/4915/1/BAB%20V.pdf http://kc.umn.ac.id/4915/3/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf http://kc.umn.ac.id/4915/5/LAMPIRAN.pdf http://kc.umn.ac.id/4915/ |
Daftar Isi:
- Pengimplementasian HRTF pada masa kini dapat dirasakan oleh semua orang. Teknik HRTF tersebut sudah diaplikasikan dalam berbagai bidang, seperti virtualisasi suara, musik dan juga untuk video. Akan tetapi jumlah data yang ada dalam database HRIR yang diperlukan untuk HRTF terbilang cukup besar, maka dari itu untuk membuat pengaplikasian HRTF lebih efisien bahkan dalam sistem komputasional yang terbatas dalam segi memori dibutuhkannya suatu metode reduksi dimensi dari data HRIR tersebut. Penelitian ini menggunakan metode pemodelan Principal Component Analysis (PCA) pada database HRTF PKU-IOA dan melakukan analisis tiga teknik interpolasi yaitu bilinear rectangular, bilinear triangular dan tetrahedral dengan menggunakan data hasil pemodelan PCA. Dengan dilakukannya pemodelan PCA pada data HRIR maka hasil dari teknik interpolasi tetrahedral memiliki nilai mean square error sebesar 7.5034% dan nilai spectral distortion sebesar 4.7677 dB, teknik interpolasi rectangular memiliki nilai mean square error sebesar 8,5847% dan spectral distortion 4.93 dB Dan teknik interpolasi triangular memiliki nilai mean square error sebesar 8.9897 % dan nilai spectral distortion sebesar 4.7932 dB.